Abundance of Long-billed Curlews on military lands in the Columbia Basin
Notice bibliographique
Résumé
Long-billed Curlews (<em>Numenius americanus</em>) are declining throughout North America, and the loss of grassland breeding habitat is one of the primary threats to the species. Intermountain West, in particular, has been identified as the most important region in North America for breeding curlews. Nevertheless, the density and abundance of Long-billed Curlews in this region is not well understood. Lands managed for military training can provide habitat for wildlife species of conservation concern, and increasingly these lands are becoming relevant to sustaining biodiversity. We conducted point count surveys of Long-billed Curlews on Department of Defense lands in the Columbia Basin near Boardman, Oregon, USA during two consecutive breeding seasons. We used multinomial-Poisson mixture models to estimate detection probability and density of curlews and to investigate environmental correlates of those metrics. Mean detection probability at a distance of 400 m was 0.45 and 0.61 in 2015 and 2016, respectively. In 2015, the clarity of skies increased detection probability, but in 2016, none of the variables we measured influenced detection probability. Mean predicted density was 3.3 (95% confidence interval: 2.4–4.7) and 1.8 (1.2–2.7) curlews/km² in 2015 and 2016, respectively. In both years, curlew density was higher in lower-elevation or topographically smoother areas. Estimated abundance of curlews in the study area was 639 (456–912) and 350 (237–520) birds in 2015 and 2016, respectively. The number of curlews appeared to fluctuate across the two years of our study, a demographic trend that may have been influenced by a wildfire in our study area in June 2015. The results of our study indicate that federal grasslands, including areas where military operations are conducted, can provide conservation benefit to breeding Long-billed Curlews.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».